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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种配电网配电状态监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121566774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610069535.7，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种配电网配电状态监测方法及系统是由江月;熊炜设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网配电状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配电网配电状态监测方法及系统，采集配电网的分布式节点数据；提取分布式节点数据的时域和频域特征，获得潮流增量轨迹特征向量，包括时域特征、频域特征和潮流方向特征；将潮流增量轨迹特征向量输入到基于双通道和决策融合的卷积神经网络模型中，输出得到扰动分类标签，并标记异常监测节点；构建配电网拓扑图，对异常监测节点进行邻域分析，得到邻域节点集合；计算异常监测节点的潮流增量轨迹特征向量和邻域节点集合中每个分布式节点的潮流增量轨迹特征向量的相似度，得到扰动传播路径；收集扰动传播路径数据，计算扰动传播路径数据的特征权重，结合扰动传播路径数据和特征权重，计算得到配电网运行风险指标并划分风险等级。

本发明授权一种配电网配电状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配电网配电状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集配电网中分布式节点的数据，获得分布式节点数据； 步骤2：提取分布式节点数据的时域和频域特征，获得潮流增量轨迹特征向量，包括时域特征、频域特征和潮流方向特征； 步骤3：获取每个分布式节点对应的独热编码向量和环境特征向量，将独热编码向量、环境特征向量及潮流增量轨迹特征向量输入到基于双通道和决策融合的卷积神经网络模型中，输出得到扰动分类标签，并标记异常监测节点； 其中，根据配电网监测节点的类型标识进行独热编码，得到独热编码向量； 所述基于双通道和决策融合的卷积神经网络模型，包括时域路径和频域路径；所述时域路径输入为维度为K1的时域混合向量，频域路径输入为维度为K2的频域混合向量，最终基于双通道和决策融合的卷积神经网络模型输出扰动分类标签，其中K1、K2为预设值； 步骤4：基于配电网的分布式节点，构建配电网拓扑图；基于配电网拓扑图，对异常监测节点进行邻域分析，得到邻域节点集合；计算异常监测节点的潮流增量轨迹特征向量和邻域节点集合中每个分布式节点的潮流增量轨迹特征向量的相似度，得到扰动传播路径； 步骤5：收集扰动传播路径的所有分布式节点数据，得到扰动传播路径数据，计算扰动传播路径数据的特征权重，结合扰动传播路径数据和特征权重，计算得到配电网运行风险指标并划分风险等级，从而实现对配电网的状态监测。

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